서울시, 빅데이터로 심야버스 노선 구축

유동인구를 기반으로 한 심야버스 노선 최적화(서울시 제공)© News1

빅데이터(BigData)를 활용한 심야버스 노선이 처음으로 구축됐다.

서울시는 시민들의 휴대폰 통화량을 기반으로 한 KT의 유동인구 데이터와 시가 보유한 교통 데이터를 융합·분석해 최적의 심야버스 노선을 구축했다고 2일 밝혔다.

시민들이 자정부터 새벽 5시까지 심야시간대에 사용한 휴대폰 콜데이터 30억여 건과 시민들이 이용한 심야택시 승·하차 데이터 500만 건의 빅데이터를 융합한 결과다.

휴대폰 콜데이터를 분석한 결과 심야 유동인구는 홍대가 가장 많았고 동대문, 신림역, 강남, 종로, 가락시장, 신촌, 남부터미널, 건대입구, 압구정이 뒤를 이었다.

심야택시 승·하차 데이터를 분석한 결과에선 강남이 교통수요가 가장 높았다. 이어 신림역, 홍대, 건대입구, 동대문, 강북구청, 신촌, 천호, 종로, 영등포 순이었다.

이 데이터는 시가 개발한 '심야버스 노선수립 지원시스템'에서 분석이 이뤄졌다. 서울 전역을 1㎞ 반경의 1250개의 셀 단위로 유동인구·교통수요량을 색상별로 표시했다.

이어 기존의 버스노선과 시간·요일별 유동인구 및 교통수요 패턴을 분석하고 노선부근 유동인구 가중치를 계산하는 등 재분석을 거쳐 최적의 노선과 배차간격을 도출했다.

기존 심야버스 8번째 노선(녹색) 중 변경(파란색)된 구간.© News1

일부 구간에서만 차이를 보였다. 이를테면 8노선의 경우 기존 노선안은 사당역~예술의전당~교대역~강남역으로 이어지지만 빅데이터 노선안은 예술의전당보다 남부터미널이 더 적합하다.

시 관계자는 "빅데이터 노선이 기존 노선과 거의 일치한 것은 '빅데이터'의 신뢰성을 재확인한 셈"이라며 "반대로 기존 노선 구축 과정 역시 손색이 없음을 보여준다"고 설명했다.

시는 이달 중 기존 노선에 빅데이터 최적안을 반영해 8개 심야 노선을 확정할 방침이다.

이번 심야노선 구축은 최근 화두가 되고 있는 '빅데이터'를 활용한 공공서비스 개선 첫 사례로 꼽힌다. 향후 시정 전반에 빅데이터를 다양하게 접목시키는 도화선이 될 전망이다.

시 관계자는 "행정 데이터만 활용하던 과거 정책에서 민·관이 구축한 빅데이터를 융합했다는 데 의미가 크다"며 "도시교통정책에 빅데이터를 활용한 사례는 전 세계에서 아직 보고된 바가 없다"고 말했다.

빅데이터는 사람들이 PC와 인터넷, 모바일 기기를 통해 도처에 남긴 다양하고 방대한 정보를 일컫는다. 최근 IT환경에서 가장 주목받는 문제해결 방법이 되면서 행정기관도 활용범위를 확대하고 있다.

시는 지난 5월 29일 빅데이터와 모바일을 중심으로 한 '초(超)협력 전자정부' 구축을 선언하고 2015년까지 총 700억여원을 들여 빅데이터 공공서비스 환경기반을 만든다고 밝혔다.

jepoo@news1.kr